所未有的变革机遇，通过提 升数据处理能力、优化决策 流程和创新服务模式，助力 银行实现数字化转型。 大模型能够快速分析海量数据，识别潜在风险，提升 银行风险管理的精准性和效率。 辅助风险管理 通过大模型技术，银行可以更高效地评估客户信用状况， 缩短信贷审批周期，提升客户体验。 优化信贷审批 大模型为银行提供智能化的业务解决方案，支持个性 化产品设计和精准营销，增强市场竞争力。 推动业务创新 大模型技术对金融业变革的推动作用 通过企业架构模型，银行能够打通业务与技术的壁垒，实现业务流程与 IT 系统的高效协同。 • 提升业务敏捷性，使银行能够快速响应市场变化和客户需求，增强竞争力。 促进业技融合 • 企业架构建模帮助银行梳理和整合各项业务能力，形成全面的能力地图，为数字化转型提供 清晰的方向和路径。 • 支持资源优化配置，提升运营效率，降低转型成本。 构建全能力地图 02 银行数字化转型现状与痛 点分析 描述企业应用的组成、交互和部署，确保应用系统 能够高效支持业务流程，提升业务敏捷性和响应速 度。 企业架构（ EA ）理论与分层模型解析 自动化建模 大模型通过自然语言处理和机器学 习技术，自动解析业务需求，生成 业务模型，减少人工干预，提升建 模效率。 大模型能够根据不同业务场景，动 态调整业务模型，支持个性化业务 需求，提升业务灵活性和适应性。 大模型能够基于历史数据和实时数 据，自动优化业务模型，识别潜在

.......................................145 1. 引言 随着金融科技的迅猛发展，传统金融银行业面临着前所未有的 挑战与机遇。数字化转型已成为金融银行业提升效率、优化客户体 验、增强竞争力的必由之路。在这一背景下，DeepSeek 作为一款 先进的智能解决方案，凭借其强大的数据分析能力、智能决策支持 以及高效的业务流程自动化，为金融银行业提供了切实可行的应用 DeepSeek，银行不仅能够提升业务处理效率，还能在复杂的市场 环境中做出更为精准的决策，从而显著降低运营成本，增强风险抵 御能力。  风险控制：DeepSeek 通过实时监控和分析交易数据，能够精 准识别异常行为和潜在风险点，为银行提供及时的风险预警和 应对策略。  客户管理：借助 DeepSeek 的智能分析能力，银行可以深入 挖掘客户需求，提供个性化的金融服务，提升客户满意度和忠 诚度。 银行的具体需求进行定制化部署，确保与现有系统的无缝集成。通 过引入 DeepSeek，金融银行不仅能够提升自身的核心竞争力，还 能在数字化转型的浪潮中占据先机，实现可持续发展。 1.1 DeepSeek 技术概述 DeepSeek 是一种基于深度学习和自然语言处理（NLP）技术 的先进人工智能平台，旨在通过高效的算法和海量数据训练，提升 金融银行业务的智能化水平。该技术通过多层次的神经网络模型， 能够自动提取

AI 智能体在业务流程优化中的显著效果..................................................................136 2. 客户体验大幅提升................................................................................................... ...................................................139 1. 引言 在当今快速发展的商业环境中，人工智能（AI）技术的应用正 逐渐成为企业提升效率、优化决策和增强竞争力的关键策略之一。 商务 AI 智能体作为一种集成先进算法和数据分析能力的工具，不 仅能够自动化处理复杂的业务流程，还能通过深度学习和大数据分 析提供精准的商业洞察。因此，设计一套切实可行的商务 智能体的核心优势在于其能够通过自然语言处理 （NLP）和机器学习（ML）技术，实现对海量数据的快速处理与分 析。例如，在客户服务领域，AI 智能体可以通过分析客户的历史行 为和偏好，提供个性化的服务建议，从而提升客户满意度和忠诚度。 此外，在供应链管理方面，AI 智能体能够实时监控库存水平，预测 市场需求，并自动调整采购计划，以确保供应链的高效运转。 其次，商务 AI 智能体的应用不仅限于单一的业务环节，而是能

在优秀案例展示部分，白皮书通过一系列具有代表性的案例，充分展示了大模型技术 在保险行业的广泛应用场景和显著价值。这些案例涵盖了客户服务、理赔定损、营销推广、 承保核保等多个方面，它们充分证明了大模型技术在提升服务效率、优化客户体验、降低运 营成本、增强风险管理能力等方面的巨大潜力，为保险行业的智能化转型提供了有力的实 践支撑。 更重要的是，我们深刻认识到大模型技术与保险行业的深度融合，不仅将推动保险业 务模式的深刻变革，还将重塑保险行业的竞争格局和生态体系。通过精准预知风险、主动管 理风险，大模型技术将助力保险公司实现从“粗放预测”向“精准预知”、从“等量管理”向“减 量管理”的转型升级。这一转变不仅将提升保险公司的核心竞争力，还将为消费者提供更加 个性化、高效、便捷的保险服务，推动保险行业向更高质量、更高效率、更高附加值的方向 发展。 在全球金融格局深刻调整、中国经济高质量发展的背景下，保险业作为国民经济的重 方面的挑战；图形处理单元（GPU）和张量处理单元（TPU）等高性能计算硬件的飞速发展， 为算力提升提供了强有力的保障；多模态模型的突破性进展，打破了传统人工智能（AI）技 术界限，实现了信息处理能力的全面升级；视频生成模型的显著进步，更是让创意与想象 在数字世界中自由翱翔；而混合专家系统（MoE）架构的广泛应用，则进一步提升了模型的 灵活性与效率。此外，开源模型的不断涌现，不仅加速了技术的普及与应用，也为全球开发

.......................................................................................16 2.1 审计效率提升的迫切需求.............................................................................................. ....................................................................................109 6.3.1 响应速度提升策略................................................................................................. ........................................................................................144 8.1 效率提升指标.................................................................................................

引言 在快速发展的城市化进程中，城市轨道交通作为现代城市交通 的骨干力量，其重要性愈发凸显。如何提升城市轨道交通的运营效 率、增强服务质量、降低运营成本，成为了行业亟需解决的关键问 题。近年来，人工智能（AI）技术的飞速发展为城市轨道交通行业 提供了新的解决方案。AI 大模型的应用不仅可以有效提升决策支持 能力，还能通过数据分析洞察乘客需求，从而优化服务。 随着城市轨道交通网络的不断扩展，运营管理面临越来越多的 度模型，以减少因车辆不足或过多造成的资源浪费，提升列车 准点率。 3. 服务质量提升：通过分析乘客反馈数据及行为信息，优化服务 流程与设施布局，提高乘客满意度。 4. 运营成本控制：通过 AI 技术实现设备的智能监控与故障诊 断，降低维护成本及非计划停运的风险。 5. 安全监测与预警：构建基于大数据的安全监测系统，实时监测 设备运行状态，并对异常情况进行自动报警，提升整体安全 性。 总的来看，AI 总的来看，AI 大模型在城市轨道交通行业的应用不仅是一种技 术革新，更是推动行业进步的重要力量。通过将 AI 技术与传统轨 道交通运营管理深度融合，可以为提升城市轨道交通的高效性、安 全性和服务质量提供强有力的支持，为城市出行带来革命性的变 化。最终，建设更加智能、高效、便捷的城市轨道交通系统，满足 日益增长的城市出行需求，将是我们努力的方向。 1.1 城市轨道交通行业现状 城市轨道交通行业是现代城市公共交通系统的重要组成部分，

AI数据处理与计算协同的复杂度激增 2.3 国际化进程中的全球布局、合规与质量一致性难题 2.4 安全、稳定与成本的多元保障要求 解决方案 03 3.1 打造极致性能体验，为传统计算业务打开新空间 3.2 技术和架构创新，提升AI时代的向量数据处理和协同计算效率 3.3 强化硬件安全设计，持续增强安全保障能力 3.4 全球一致的云服务能力体系，全面助力企业国际化战略 优秀实践分析 04 4.1 小鹏汽车 4.2 PU核服务能力；另一 方面，为满足大数据、数据库、3D视频处理在内的一些单核敏感型业务的需要，云服务仍将 持续提升单核、单实例性能。 多技术融合提升连接性能：云服务商综合利用内存/缓存、PCle、RDMA、IP网、EIP、VPC 等一系列技术升级和软硬件融合优化成果，大幅提升云、边、端不同位置服务之间的协同效 率，这对于保障在线业务的体验至关重要。 存储方案升级应对大数据量冲击：云服务 基础设施提供灵活的适配和资源编排能力，以及严格的资源隔离与共享保障。 利用硬件加速提升数据预处理和AI推理效率：在处理器内部增加专用硬件加速单元和专用指 令集，提升数据清洗、加密与传输效率。对于视觉模型、视频处理、数据库模糊检查询等任 务，云实例基于新一代处理器的向量指令集、矩阵加速指令集等，能够直接支持相关AI算子 执行，简化系统架构，提升响应性能与可靠性，持续改善搜推广、语音/视频处理以及中小模 型的推理体验。

.....................................................................................35 3.2.1 工作效率提升.............................................................................37 3.2.2 决策支持........ 场景中。医疗行业对高效、智能的技术需求日益增加，传统的医疗 服务往往面临着资源短缺、信息不对称和个性化医疗不足等挑战。 借助于生成式大模型，医疗行业可以有效改善这些问题，通过智能 化的工具和服务，提升诊疗效率和服务质量。 近年来，全球范围内的医疗数据爆炸性增长，其中包括电子病 历、医学影像、基因组数据等。这些数据蕴藏着巨大的价值，如果 能够通过先进的 AI 技术进行挖掘和分析，就能为诊断、治疗和预 海量数据中提取有意义的信息，同时为医疗决策提供辅助。具体而 言，以下是生成式大模型在医疗应用中不可忽视的优势：  加速医疗信息的处理：生成式大模型能够快速处理大量医疗文 献和数据，从而为医生提供最新的研究进展和治疗方案。  提升诊断准确性：通过对患者数据的深度学习，生成式大模型 可以辅助医生做出更准确的诊断判断，从而提高医疗服务质 量。  实现个性化医疗：根据患者的历史数据和特征，生成式大模型 能够生成个性化的治疗建议，提高患者的治疗效果。

39 4.2 清单项的智能分类与编码...................................................................41 4.3 清单编制效率提升..............................................................................42 4.4 错误检测与修正...... ........................................................................................93 10.1 效率提升指标...................................................................................95 10.2 成本控制效果 算和经验判断，不仅耗时费力，还存在一定的主观性和误差率。随 着建筑项目的复杂性和规模不断增加，传统方法已难以满足高效、 精准的造价需求。因此，引入先进的人工智能技术，特别是大模型 技术，成为提升工程造价效率和精度的关键路径。 DeepSeek-R1 大模型作为一种前沿的人工智能技术，凭借其 强大的数据处理能力和深度学习算法，能够在工程造价领域发挥重 要作用。该模型能够快速处理和分析海量的历史项目数据、市场行

定精准的产业政 策提供科学依据，为产业的技术创新和投资方向提供“指南”。 展望未来，我国算力发展之路机遇与挑战并存。我坚信，在全国各界的共 同努力下，我国算力产业必将实现量的稳步增长与质的显著提升，加速高质量 发展的新征程！ 邬贺铨 中国工程院原副院长 算力产业发展方阵指导委员会主任委员 综合算力指数 前 言 近年来，AI 快速发展。算力、存力、运力以及模型能力的协同 发展水 我国算力产业发展已取得一定进展，但产业数字化转型进程仍 面临诸多挑战：区域间算力发展水平差距较大，综合算力协同发展 潜力尚待充分挖掘，亟需通过深化一体化算力网建设，强化统筹协 同与动态优化能力；全面提升算力供给质效，加速推动结构的迭代 升级；夯实存力运力底座，促进“算存网”协同演进；构建绿色低碳 体系，加速基础设施绿色升级；深度开展融合创新实践，助力产业 生态繁荣发展。 《2025 综合算 ............................. 36 （一）深化一体化算力网，强化统筹协同与动态优化.................................. 36 （二）提升算力供给质效，推动结构迭代升级.............................................. 37 （三）夯实存力运力底座，促进“算存网”协同演进..........